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  • 智能分析
    智能分析

    智能數(shù)據(jù)分析(ITDA)

智能分析

模塊介紹


SiCAP-數(shù)據(jù)分析,以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),場景為導(dǎo)向,算法為支撐,基于大數(shù)據(jù)、機器學習、深度學習等技術(shù),對IT資產(chǎn)配置、監(jiān)控、運維、日志、流程等數(shù)據(jù)進行綜合智能分析,包括異常風險分析、多維主因、根因分析、智能審計、智能運維、智能預(yù)測、智能機器人助手等多個技術(shù)方向的落地場景,提升了整體風險感知和安全動態(tài)防護。


功能介紹


  • 異常風險分析
    日志異常檢測:基于日志聚類、模式識別等機器學習技術(shù)與算法,發(fā)現(xiàn)異常日志與潛在風險。
    異常行為分析:建立行為基線,關(guān)聯(lián)用戶與資產(chǎn)行為,使用機器學習等算法找出嚴重偏離基線的可疑異常行為。
    威脅攻擊監(jiān)測:基于網(wǎng)絡(luò)流量,應(yīng)用機器學習、深度學習等人工智能技術(shù)與算法,回溯分析異常網(wǎng)絡(luò)行為,通過與威脅情報、行為模型匹配,發(fā)現(xiàn)潛在安全威脅和未知網(wǎng)絡(luò)攻擊。
  • 多維主因分析
    主要是對流量事件的多維主因分析,能夠找出產(chǎn)生流量異常的主要維度。
  • 根因分析
    對告警或異常事件,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)拓撲、資產(chǎn)及業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)關(guān)系、故障傳遞關(guān)系等,應(yīng)用決策樹、關(guān)聯(lián)分析等智能算法,定位問題根源,有效縮短故障解決時間。
  • 智能審計
    對運維會話與歷史審計記錄,應(yīng)用大數(shù)據(jù)與機器學習算法,通過分析字符命令和用戶行為形成規(guī)則庫,通過匹配規(guī)則庫審計運維操作命令和操作行為是否正常,對運維會話進行智能審計,提供智能評分與健康度等級,輔助審計管理員日常審計工作,并可根據(jù)最終審計結(jié)果對規(guī)則庫進行動態(tài)更新。
  • 智能運維
    運維授權(quán)推薦:應(yīng)用智能算法,根據(jù)歷史授權(quán),用戶角色、屬性以及資產(chǎn)信息,對新用戶進行授權(quán)推薦,方便快速授權(quán)。
    快速派單推薦:當資產(chǎn)發(fā)生故障或異常時,基于智能算法和自動化腳本搜集故障特征、分析故障原因,形成故障特征,根據(jù)這些故障特征和歷史運維行為生成工單推薦信息,方便快速形成特殊運維工單進行運維處理。
    運維故障解決方案推薦:通過分析歷史運維信息,并結(jié)合用戶提供的運維解決方案知識,形成運維知識庫,基于故障特征進行解決方案推薦和相關(guān)歷史運維信息推薦,協(xié)助用戶快速解決故障
  • 智能預(yù)測
    依托大數(shù)據(jù)分析和機器學習能力,建立起面向業(yè)務(wù)場景的故障預(yù)測模型,基于歷史告警的相關(guān)性進行關(guān)聯(lián)分析和深度學習。同時與監(jiān)控系統(tǒng)實時獲取的數(shù)據(jù)結(jié)合,進行IT故障、容量等的趨勢分析和預(yù)測,對未來可能發(fā)生的故障進行預(yù)警,實現(xiàn)故障的智能預(yù)測。
  • 智能助手
    在信息生產(chǎn)方和信息消費方之間搭建起橋梁,采用高性能計算框架,通過采集用戶歷史行為與功能關(guān)聯(lián)性等數(shù)據(jù)進行整理,基于機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),建立用戶畫像體系,融合多種算法模型,全方位、多維度精準預(yù)測、推薦用戶所需功能或內(nèi)容,降低用戶操作成本。
模塊特性
  • 全方位的數(shù)據(jù)綜合分析

  • 豐富的智能化業(yè)務(wù)場景

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隱私條款
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